基于WRF-CMAQ的空气质量等级预报模型

空气质量与气象条件之间存在较强的相关关系,目前我国常用的WRF-CMAQ模型预测效果并不理想,本文在此一次预报数据的基础上,结合实测气象数据、实测主要污染物浓度数据,建立了空气质量二次预报模型。利用中国环境监测总站发布的相关数据,对污染物浓度进行K均值聚类,将天气分型,再按类别逐步回归拟合模型,最后分析二次预报模型的预测准确性。结果表明相较于一次预报,二次预报准确率显著提升。

空气质量预报系统的效果评估

大气与人类生活息息相关,社会对大气污染的准确预报需求迫切。本文对模型进行优化,降低各种参数的不确定性,采用拉格朗日插值法和均值法进行数据处理,利用灰色关联度进行降维得出回归方程、分析相关性,基于EM算法的K-Means聚类结果可视化,实现气象的合理分类。基于A监测点的实测数据样本,建立二次预报模型。结合过去值预测未来数据,进行数据纠正,再将预测得到的数据加入原有数据中,重新构造传递方程。最后采用卡尔曼滤波算法,进行去噪,进而实现噪声的压制,将模型结果与真实值和一次预报数据相比较,提高了模型的有效性与准确性。

管好用好红外线轴温探测设备的几项措施

文中对影响红外线轴温探测工作的重要指标“三率”的因素：设备停机、误报、漏报和热轴鉴定处理后二次预报甩车进行了分析，提出了切实可行的措施。